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- 更新 pyproject.toml 中的包名 - 同步 uv.lock 中的包名 - 更新 README.md 中的项目目录和 Docker 镜像名称 - 更新 justfile 和 main.py 中的引用名称
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# yield-smart-app 农业智能决策系统
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基于多因子 Cobb-Douglas 产量模型的作物种植决策支持应用。
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## 功能特性
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- 🌾 多作物产量预测（水稻、小麦、玉米、大豆、油菜、棉花）
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- 📊 影响因子雷达图可视化
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- 🏅 作物推荐智能排行
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- 📈 产量敏感性分析（氮肥/降雨量）
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- 💡 智能种植建议与环境匹配评估
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## 技术栈
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- Python 3.14+
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- Streamlit 1.52.1
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- Plotly 6.5.0
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- Pandas 2.3.3
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- NumPy 2.3.5
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## 快速开始
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### 使用 uv（推荐）
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```bash
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# 安装依赖
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uv sync
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# 运行应用
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uv run streamlit run app.py
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```
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### 使用传统方式
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```bash
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# 创建虚拟环境
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 运行应用
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streamlit run app.py
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```
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## 项目结构
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```
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yield-smart-app/
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├── app.py # 主应用文件（Streamlit）
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├── main.py # 入口文件
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├── pyproject.toml # 项目配置
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├── justfile # 任务自动化
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├── Dockerfile # Docker 配置
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└── README.md # 项目文档
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```
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## 使用 just
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项目使用 justfile 进行任务管理：
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```bash
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# 查看所有可用命令
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just --list
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# 运行应用
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just run
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# 代码格式化
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just format
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# 代码检查
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just check
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```
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## Docker 部署
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```bash
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# 构建镜像
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docker build -t yield-smart-app .
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# 运行容器
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docker run -p 8000:8000 yield-smart-app
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```
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## 许可证
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MIT License
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